Bancos de datos lingüísticos
GUÍA DOCENTE Curso 2024-25
| Titulación: | Máster Universitario en Procesamiento del Lenguaje y Aplicaciones de la Int | 656M |
| Asignatura: | Bancos de datos lingüísticos | 5282 |
| Materia: | Corpus y bancos de datos para el procesamiento del lenguaje |
| Módulo: | Lingüística computacional y procesamiento del lenguaje |
| Modalidad de enseñanza de la titulación: | Virtual | Carácter: | Obligatoria |
| Curso: | 1 | Créditos ECTS: | 4,00 | Duración: | Semestral (Primer Semestre) |
| Horas virtuales sincrónicas: | 40,00 | Horas estimadas de trabajo autónomo: | 60,00 |
| Horas virtuales asincrónicas: | 0,00 | |
| Idiomas en que se imparte la asignatura: | Español |
| Idiomas del material de lectura o audiovisual: | Inglés, Español |
Departamentos responsables de la docencia
| FILOLOGÍAS MODERNAS | R107 |
| Dirección: | C/ San José de Calasanz, 33 | Código postal: | 26004 |
| Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
| Teléfono: | 941299433 | Fax: | 941299419 | Correo electrónico: | dpto.dfm@unirioja.es |
Profesorado previsto
| Profesor: | Martín Arista, Francisco J. | Responsable de la asignatura |
| Teléfono: | 941299425 | Correo electrónico: | javier.martin@unirioja.es |
| Despacho: | 108 | Edificio: | FILOLOGÍAS | Tutorías: | Consultar |
| Profesor: | Ojanguren López, Ana Elvira |
| Teléfono: | 941299417 | Correo electrónico: | ana-elvira.ojanguren@unirioja.es |
| Despacho: | 106 | Edificio: | FILOLOGÍAS | Tutorías: | Consultar |
Descripción de los contenidos
-Datasets y tagsets
-Niveles de anotación
-Anotación de lenguaje natural para procesamiento y aprendizaje automático
-Proyectos de bancos de datos
-Árboles de constituyentes y de dependencias
-Categorías, rasgos y funciones universales
-Formato
-Visualizaciones
Requisitos previos de conocimientos y competencias para poder cursar con éxito la asignatura
Ninguno especificado.
Competencias
Competencias generales
CG01 - Poseer y comprender conocimientos sobre procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones de la inteligencia artificial a la lingüística que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo de soluciones dentro del ámbito de la lingüística computacional
CG02 - Aplicar los conocimientos adquiridos a la resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos relacionados con las áreas de estudio de lingüística computacional, procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones de la inteligencia artificial a la lingüística
CG03 - Integrar conocimientos y formular juicios a partir de una información que incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de la lingüística computacional, el procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones de la inteligencia artificial a la lingüística
CG04 - Comunicar las conclusiones sobre lingüística computacional, procesamiento del lenguaje natural y aplicaciones de la inteligencia artificial a la lingüística -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CG05 - Evaluar el progreso del propio aprendizaje de técnicas y recursos de procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial aplicada a la lingüística
Competencias específicas
CC10 - Diseñar un banco de datos lingüísticos a partir de un conjunto de textos para su anotación con técnicas manuales y de procesamiento de lenguaje natural
CC11 - Comparar los bancos de datos de constituyentes y los bancos de datos de dependencias
HD12 - Anotar con categorías y funciones lingüísticas los datos contenidos en un banco de datos lingüísticos por medio de una hoja de cálculo
HD13 - Crear una visualización a partir de la anotación morfo-sintáctica de un corpus lingüístico con una hoja de cálculo
Resultados del aprendizaje
Los resultados de aprendizaje (Conocimientos o contenidos [CC], competencias [CG y CE] y habilidades o destrezas [HD]) se incluyen en el apartado de competencias hasta que se actualice la aplicación informática del Ministerio de Universidades.
Objetivos de desarrollo sostenible
Temario
Tema 1. Bancos de datos para análisis lingüístico
Tema 2. Árboles de constituyentes y de dependencias
Tema 3. Dependencias Universales
Bibliografía
| Tipo: | Título |
| Básica | The Oxford handbook of computational linguistics Absys Biba |
| Básica | Speech and language processing: an introduction to natural language processing, computational linguistics, and speech recognition Absys Biba |
| Básica | Handbook of natural language processing Absys Biba |
| Recursos en Internet |
Introducción a Dependencias Universales |
Guías de anotación con Dependencias Universales |
Herramientas de anotación con Dependencias Universales |
GitHub de Dependencias Universales |
Dependencias Universales v2 |
Treebanks anotados con Universal Dependencies |
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Seminarios y talleres
Clases prácticas
Estudio y trabajo en grupo
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Estudio de casos
Resolución de ejercicios y problemas
Aprendizaje basado en problemas
Aprendizaje orientado a proyectos
Aprendizaje cooperativo
Organización
| Actividades dirigidas | Tamaño
de grupo | Horas
virtuales
sincrónicas | Horas
virtuales
asincrónicas | Horas
totales |
| Clases teóricas | Grande | 15,00 | | 15,00 |
| Seminarios y talleres | Reducido | 5,00 | | 5,00 |
| Clases prácticas | Reducido | 20,00 | | 20,00 |
| Total de horas de actividades dirigidas | 40,00 |
| Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
| Estudio y trabajo autónomo individual | 60,00 |
| Total de horas de trabajo autónomo | 60,00 |
Evaluación
| Sistema de evaluación | Recuperable | No Recup. |
| Trabajos y proyectos | 80% | 20% |
| Total | 100% |
Comentarios
En lo relativo a la realización fraudulenta de pruebas de evaluación, se atenderá a lo establecido en el artículo 20 del Reglamento de docencia y evaluación del aprendizaje en las asignaturas de grado y máster de la Universidad de La Rioja.
Versión: 14/06/2024 10:30:28 - G 2024-25 - 656M - 5282 - Impresión: 16/11/2025 01:25:25
